Formative assessment: component of teaching-learning process in the university context in post-COVID-19

The aim of this study was to reveal formative assessments as being a component of the teaching-learning process in the university context in post-COVID-19 times. This study has focused on the qualitative approach through the interpretive phenomenological method. The data gathering tool used was that of a semi-structured interview with seven professors from the education and engineering programs at the Universidad Nacional José María Arguedas, Peru. The methodological procedure involved the organization through the Atlas.ti computer program and the transcription of the information through content analysis, resulting in the emergence of validated categories through the triangulation process reflecting the phenomenological reduction. The results showed there to be three categories: the role of the professor in the formative assessment, socio-emotional bonding, and learning feedback. In conclusion, formative assessment is a fundamental component of teaching and learning in the classroom where the professor, through feedback in the class sessions, promotes socio-emotional bonding, perceives mistakes to offer correction, and recognizes the work well done to encourage reinforcement and reflection of the teaching practice. A new evaluative culture focused on the formation of skills and competencies is required for which the professor has a high commitment and responsibility not only in terms of preparing and training the student but also themselves

Elaboración y validación de una rúbrica para medir competencias de comunicación escrita

El objetivo del estudio fue elaborar y validar una rúbrica para la medición de competencias de comunicación escrita con el fin de generar una nueva forma de construcción, comprensión y análisis del texto, habilidades fundamentales para la comunicación en los estudiantes universitarios de la Universidad Nacional José María Arguedas del Perú. El estudio se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, descriptivo, diseño no experimental longitudinal, donde participaron dos grupos de tres especialistas cada uno, a través de la implementación del método Delphi que comprendió 3 partes: preparatoria, consulta y consenso. Los resultados encontrados señalan que el grupo 1 y 2 elaboraron 39 competencias y 7 aspectos a evaluar comprendiendo las dimensiones: comprensión de textos, estructura del texto, contenido y propuesta personal, normas y reglas gramaticales, errores de ortografía, formatos del texto y probidad académica, para luego validar 10 por cada grupo, especificando algunos recursos y actividades. En la parte 3, se validaron diez competencias y los siete aspectos a evaluar en los estudiantes. Se concluye que la rúbrica de competencias de comunicación escrita detectó debilidades en la escritura siendo un aporte que ayudará, en la medida de su aplicación, a mejorar la escritura de textos argumentativos en los estudiantes universitarios

Gestión educativa y competencias: concepciones del docente universitario

El objetivo del estudio fue describir las concepciones de los docentes universitarios acerca de la formación profesional por competencias en la educación superior. El estudio fue una investigación cualitativa, concretamente un estudio de caso de dos universidades peruanas. Se aplicaron entrevistas semiestructuradas vía online. Los informantes clave fueron seis docentes de la escuela de educación de universidades peruanas. Durante el proceso de transcripción, reducción y disposición de la información se utilizó el software Atlas.ti. V9. Los resultados reflejaron cuatro categorías emergentes: competencias como conjunto de saberes en desarrollo permanente, competencias como enfoque diferente a objetivos, competencias como formación integral del estudiante y competencias como formación para el mundo laboral. Los hallazgos muestran que los docentes conocen el enfoque por competencias. Sin embargo, dejaron de adoptar el enfoque tradicional debido a que hay que privilegiar el aprendizaje en el estudiante. Se concluye que en el contexto universitario se continúe aplicando el enfoque por competencias que apuesta por una formación integral, donde se evidencia el desempeño, y faculta al estudiante a la inserción del entorno productivo, cultural y social cada vez más exigente y globalizado

Concentración Concentración de material particulado (PM2.5) en función de la humedad y reflectancia atmosférica usando imágenes landsat-8 en Lima Metropolitana, 2015 – 2016

The work consists of finding the mathematical model that estimates the concentration of PM2.5 particulate matter as a function of humidity with the calculation of the Normalized Index of Humidity Difference (NDMI) and the atmospheric reflectance of Landsat 8 satellite imagery in Metropolitan Lima. the years 2015 and 2016. We used 19 Landsat 8 OLI satellite images downloaded from United State Geological Survey (USGS) servers in Path 7 and Row 68 for the years 2015 and 2016. Those with the lowest possible cloud cover were considered. Observations of daily PM2.5 concentrations were obtained from seven fixed monitoring stations located in Metropolitan Lima administered by the National Meteorology and Hydrology Service of Peru (SENAMHI). The digital levels of the Landsat 8 OLI satellite images were converted to TOA Reflectance (on the roof of the atmosphere) with angular correction. Applying multiple linear regression it was found that the concentration of daily PM2.5 has a high correlation with atmospheric reflectances for bands 1-4 and NDMI. The least squares method obtained the best model that correlates the five predictor variables RB1, RB2, RB3, RB4 and NDMI with the concentration of PM2.5 in Metropolitan Lima for the years 2015 and 2016. When applying the significance test F It was found that the proposed model as a whole explains the variance of the variable PM2.5 better than expected (p-value = 4.716x10-5) whose predictors significantly favor the correlation. The significance test was also xiv performed by individual predictor by means of F-test, checking that all predictors contribute to the model, so there is a correlation of the variables atmospheric reflectances in the visible bands and NDMI with the concentration of PM2.5, obtaining a correlation R = 0.847 and coefficient of determination R2 = 0.717409.El trabajo consistió en encontrar el modelo matemático que estime la concentración de material particulado PM2.5 diario en función de la humedad con el cálculo del Índice Normalizado de Diferencia de Humedad (NDMI) y la reflectancia atmosférica de imágenes satelitales Landsat 8 en Lima Metropolitana para los años 2015 y 2016. Se utilizaron 19 imágenes satelitales Landsat 8 OLI descargadas desde los servidores de United State Geological Survey (USGS) en el Path 7 y Row 68 para los años 2015 y 2016. Se consideró aquellas con menor cobertura nubosa posible. Las observaciones de concentraciones de PM2.5 diario se obtuvo desde de siete estaciones fijas de monitoreo ubicadas en Lima Metropolitana administradas por el Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú (SENAMHI). Los niveles digitales de las imágenes satelitales Landsat 8 OLI fueron convertidas a Reflectancia TOA (en el techo de la atmósfera) con corrección angular. Aplicando regresión lineal múltiple se encontró que la concentración de PM2.5 diaria tiene alta correlación con las reflectancias atmosféricas para las bandas 1-4 y el NDMI. Por el método de mínimos cuadrados se obtuvo el mejor modelo que correlaciona las cinco variables predictoras RB1, RB2, RB3, RB4 y NDMI con la concentración de PM2.5 en Lima Metropolitana para los años 2015 y 2016. Al aplicar el test de significancia F se comprobó que el modelo propuesto en su xii conjunto explica la varianza de la variable PM2.5 mejor de lo esperado (p-value = 4.716x10-5) cuyos predictores favorecen de forma significativa a la correlación. También se realizó la prueba de significancia por predictor individual mediante F-test comprobándose que todos los predictores contribuyen al modelo por lo que hay correlación de las variables de reflectancias atmosféricas en las bandas visibles y NDMI con la concentración de PM2.5 obteniéndose una correlación R= 0.847 y coeficiente de determinación R2=0.717409.Tesi